矿区耕地整治潜力评价与整治分区

张欣欣，田惠文，毕如田※

（1. 山西农业大学资源环境学院，太谷 030801；2. 河南大学环境与规划学院，开封 475004）

0 引 言

工业革命以来，煤炭资源的开采与利用，推动了社会的物质财富积累，也造成了土地资源损毁和生态环境破坏[1]。据估算，中国由煤炭开采造成的土地损毁面积达135×104hm2[2]，其中，井工地下开采破坏的土地占91%[3]，耕地受到了严重破坏。在此形势下，《全国土地整治规划（2016—2020 年）》提出，土地整治统筹矿产资源开发与土地资源保护、推动生态文明建设。因此，如何对矿区耕地整治潜力进行全域覆盖的科学评估、如何合理布局矿区耕地整治分区策略，成为亟待解决的科学命题。

土地整治是对土地资源的利用方式、强度、分布及人地关系的再组织和再优化过程，在坚守耕地“红线”、解决耕地质量下降、改善生产生活条件等方面发挥着不可替代的作用[4]。矿区作为中国“四区一带”国土综合整治的重点区域，面临整治潜力不明、工程措施不一、任务分工不清等问题，亟需进行土地整治潜力评价和分区整治规划。耕地作为土地整治实施的主要对象[5]，在矿区耕地整治潜力评价方面，Xu 等[6]对煤矿区景观生态质量进行监测和评估，旨在为矿区资源开发和景观规划提供指导；Varenya Nallur 等[7]研究了阿肯色州页岩废弃井的生态系统服务潜力，并确定土地复垦规划与收益；赵会顺等[2]对太行山南麓采煤沉陷地的复垦潜力进行评价，确定了土地复垦方向；韩良弼等[8]研究了黄土丘陵露天矿复垦土地适宜性，为矿区复垦分区提供依据。现有研究对单一的耕地整治类型研究较深，缺乏综合的矿区耕地整治潜力评价研究[9]，且尚未形成多维度、综合性的评价方法。在整治分区方面，大多学者采用K-Means 聚类、系统聚类和加权求和模型等[10-12]，这些方法仅能确定耕地的空间集聚特征，无法识别属性集聚特征。近年来，同时具备空间和属性双重维度特征的自组织双重聚类方法逐渐应用到生态功能、耕地生产力及土地整治等问题上[13-15]，且相关研究表明自组织双重聚类在多维数据集分类上具有一定的优势[16]。运用自组织双重聚类对矿区进行整治分区，可降低指标和权重的主观性，兼顾耕地整治的地理空间和属性特征。

矿区作为一个特殊的复杂地理实体，地形起伏、地貌破碎的自然条件限制了耕地资源的利用程度，而长时间、大规模和高强度的煤炭开采又导致了土地损毁和生态环境恶化，严重威胁国土空间安全。当前，矿区土地整治更多关注于对损毁土地的土地复垦，规划布局中很少综合考虑生态因素和利用效率，因此，需要改变传统的土地和生态修复中围绕单一要素搞整治和修复的做法，基于矿区面临的现实问题，进行土地综合整治。本研究以山西省晋城市长河流域为例，考虑耕地低效利用、生态脆弱、土地损毁多维影响，构建矿区耕地整治潜力评价指标体系，基于自组织双重聚类系统辨识属性空间分布特征，并结合DB 指数（Davies-Bouldin Index）合理确定耕地整治项目区。以期通过对长河流域耕地的整治潜力研究，判定耕地整治的主要治理模式，为矿区后续土地整治规划和整治工程措施提供科学指导。

1 研究区与数据

1.1 研究区概况

长河流域位于沁水煤田界内，属于山西省晋城市泽州县，在 112.63°～112.77°E，35.50°～35.63°N 之间，下辖3 个乡镇，47 个行政村，总面积约113.16 km2，其中耕地面积为 64.71 km2（图 1）。研究区属温带大陆性季风气候，年平均气温10.6 ℃，年降雨量550～600 mm。长河西侧共有成庄、天泰坤达、天安晋瑞等11 个煤矿，共含煤8～17 层，总厚度9.18～14.23 m，煤矿年生产规模均在45 万t 以上。该区位于黄土丘陵山区，流域平均海拔约857 m，特殊的黄土层和粗放的开采方式，导致土地采空、沉陷、损毁和废弃物压占耕地等，煤炭洗选引发了流域水土资源污染、植被退化和环境恶化等一系列严重的生态问题，加之流域内地形地貌复杂，造成耕地布局散乱、利用低效。因此，长河流域作为流域压煤山丘区，研究其耕地整治潜力和分区策略，具有较强的典型性。

图1 长河流域矿区位置、土地利用和高程图Fig1 Mining area location, land use and elevation in Changhe Basin

1.2 数据来源

矿区数据来自2017 年长河流域各矿业提供的煤层采掘工程图、矿区采煤扰动现状图、实地调研数据及 2019年统计年鉴、煤矿环境动态监测成果、《矿区环境影响报告》、矿区损毁现状图等。

土地利用数据来源于2019 年泽州县土地利用变更数据库，包括林地、草地、园地、耕地、设施用地、建设用地等矢量图斑。耕地质量数据来源于2019 年泽州县耕地质量更新评价成果。气象数据来源于长河流域基础地理数据库，包括气温、降水量、太阳辐射等。

遥感数据来源于美国地质勘探局（United States Geological Survey，USGS）网站的 MODIS 和 Landsat 影像，时间为2019 年；数字高程模型（DEM）由各矿业提供，精度为1m，并计算高程、坡度。

土壤污染详查数据来源于2019 年山西省土壤污染详查数据库，包括土壤重金属Cd、Hg、As 等。

土壤养分数据：2015 年7 月在长河流域范围内按照1 km×1 km 采样网格布局土壤采样点，采样时以网格中心为原点、5 m 为半径的范围内，采用蛇形法布点，多点混合取样，采样深度0～20 cm 一共采集117 个土壤样品，密封带回实验室，测定土壤有机质、全氮、有效磷等。

2 思路与方法

2.1 耕地整治潜力内涵

随着生态文明建设和绿色发展的不断深入，耕地整治着力加强耕地数量、质量、生态“三位一体”的保护，加之煤炭开采造成了耕地大面积损毁，因此矿区耕地整治逐渐从追求增加耕地面积、提高耕地质量及改善生态条件延伸到恢复损毁土地功能，对应矿区耕地整治潜力也从数量、质量、生态和土地损毁4 个方面体现。其中，耕地的数量、质量是衡量区域内耕地资源利用程度的主要指标；耕地生态环境的优劣反映耕地生态系统的脆弱程度；土地损毁体现煤炭开采活动对耕地的破坏程度。为全面反映耕地整治对矿区耕地数量、质量、生态和土地损毁的有效改善程度，本研究从耕地的低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度3 个维度去评价矿区耕地整治潜力。

2.2 基本思路

本研究可分为3 个步骤：1）从耕地整治内涵出发，结合矿区的现实问题，考虑耕地的低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度构建矿区耕地整治潜力评价指标体系，并选取对整治潜力影响较大的地形和社会经济因素逐级修正，利用加权求和模型和“1+X”模型评价耕地整治潜力。2）基于自组织双重聚类，将三个维度指标作为属性维、耕地图斑的几何中心点作为空间维进行聚类，采用DB 指数判定最佳聚类方案。3）依据其不同属性特征的地域分异特点，识别耕地整治的主要限制因素，对分区进行命名，形成矿区耕地整治项目区，并据此提出整治策略。

2.3 耕地整治潜力评价指标体系

现阶段，土地综合整治进入了从抽象概念到具体落实、从单一目标到多元目标、从独立要素整治到系统综合整治的新时期。由于矿区面临问题的复杂性和交织性，本研究把解决耕地低效利用、生态环境恶化和土地大面积损毁的现实问题作为土地整治的主要目标，通过集成耕地的低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度构建多维耕地整治潜力评价指标体系。

图2 研究思路Fig.2 Research idea

2.3.1 低效利用度

根据耕地资源发展态势、特征及数据资料的可获得性，本研究从耕地数量潜力、质量潜力两方面确定耕地资源的低效利用程度，潜力越大，耕地利用效率越低，低效利用度越高。1）数量潜力。土地整理过程中新增耕地数量的潜力，主要指调整耕地后备资源，包括零星废弃园地，荒地，有林地，特殊用地等，这部分可以全部整理为耕地；降低耕地中田坎、沟渠、道路等的占地系数补充耕地数量；对区域内分布细碎零散的耕地进行开垦归并，提高耕地集中连片性的同时增加耕地数量。本研究以现状耕地地块（图斑）为基础，附带与耕地邻接的狭小、分散、低效的园地、林地、坑塘水面等其他农用地为基本评价单元，选取耕地后备资源指数、田块系数和田块细碎度确定耕地数量潜力。2）质量潜力。土地整理过程中提高耕地质量的潜力，主要将耕地质量低、障碍因素高、基础设施差、农机通达性欠佳的土地进行改良和配套农田水利设施。本研究选取耕地质量等级、盐渍化程度、农机通达能力和农业基础设施完备度确定耕地质量潜力（表1）。

2.3.2 生态脆弱度

矿区煤炭开采破坏了水土资源空间分布的稳定性，造成了土壤污染和水质污染。煤炭洗选过程等导致空气污染、植被生产力降低、土壤质量退化，威胁生态环境。生态脆弱度作为生态修复的重要依据，在指标选取上要反映生态系统的健康程度，结合相关文献[23-24]，从生态系统的主要组成成分土壤、水、空气、植被等方面，选取土壤污染、水质污染、空气污染、植被净初级生产力、土壤质量5 个指标来确定生态脆弱度（表1）。

2.3.3 土地损毁度

煤炭开采对耕地影响主要在土地损毁，煤炭开采造成的塌陷、压占、采空、废弃地等侵占了大量耕地。同时，采矿作业的相互作用破坏了原生的矿床地质条件，导致了地表裂缝和非均匀沉降。本研究对相关文献进行了梳理，分析发现众学者选取的指标各异，但一般都从下沉深度、损毁土地、附加坡度、稳定性、裂缝密度、积水情况等方面进行评价[23,25]。其中，下沉深度和损毁土地的使用频率最高，其很大程度上影响土地的损毁程度；矿区采煤后，地表开裂，稳定性降低，形成塌陷区，同时塌陷区周围会产生一定的附加坡度，影响农作物耕作；长河流域地处干旱区，蒸发量为降水量的 6 倍，煤炭开采导致地下水位下降严重，矿区沉陷处积水很少，故不将积水情况作为土地损毁度分析的评价因子。综合指标因子的可获得性及实地调查情况，本研究选取下沉深度、损毁土地、附加坡度、稳定性、裂缝密度 5 个指标来确定土地损毁度（表1）。

2.3.4 指标量化

由于研究区面积较小，煤炭开采对耕地的影响通常跨越村镇，以村镇为评价单元，不利于耕地的精准整治，因此考虑地块之间的空间关系，通过设定“阈值”划定缓冲区作为潜力量化计算的空间尺度单元，“阈值”由ArcGIS 软件空间分析工具，对长河流域耕地图斑进行近邻点距离计算得到，此最小半径为52.12 m，该距离保证每个图斑至少有一个图斑与之相邻[26]。本研究采用层次分析法、熵权法结合的方式，确定指标权重，量化方法见表1，数据归一化采用极值法[27]。

2.4 评价方法

2.4.1 低效利用度/生态脆弱度/土地损毁度

低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度评价分值采用加权求和模型计算，公式为

式中Vi为各属性准则层下指标i的权重，Wij为第j个耕地图斑第i个指标的计算值，m为指标个数，分值标准化区间为[0, 1]。

2.4.2 地形修正系数/社会经济修正系数

耕地整治潜力还受到地形和社会经济的制约，结合矿区耕地现状，选取了对整治潜力影响较大的因素（表 2），计算地形和社会经济修正系数。

1）地形修正系数：采用“1+X”模型[28]，即以缓坡0～5°、低海拔0～200 m 的耕地作为基准“1”，依据分级规则累加得到修正系数（T）。

2）社会经济修正系数：采用“1+X”模型，即以地均年产值的均值、无煤炭开采和高整治意愿作为基准“1”，依据分级规则累加得到修正系数（S）。地均年产值和原煤年生产量通过统计年鉴和煤矿资料合计，整治意愿通过问卷调研，同意整治的居民比例越高，该区域整治意愿越高。

2.4.3 耕地整治潜力

综合低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度的结果，结合地形和社会经济修正系数逐级修正，测算了长河流域耕地整治潜力[28]，计算公式如下

式中R、Q、Z分别为低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度的权重。

表2 耕地整治潜力（“1+X”模型）分级规则Table2 Grading rules for farmland consolidation potential(“1+X” model)

2.5 耕地整治分区方法

自组织双重聚类是依据人脑中神经元具有后天学习过程这一特性提出的一种非监督型人工神经网络，它适用于多维数据集分类，可同时顾及空间连续性和属性相似性[14]。自组织双重聚类将数据的空间维和属性维作为输入维，以常规的竞争学习算法进行训练[29]。本研究采用该方法，根据空间距离和属性距离分别执行聚类，获取双重属性聚类的分类结果，研究基于MATLAB 软件构建聚类算法[29-30]，步骤如下：1）进行初始化，包括设置初始化权值[0-1]的随机数、迭代次数为2 500 次、距离为欧氏距离、学习速率为0.1、聚类个数为2～14 类（k）；2）将耕地图斑的几何中心坐标作为空间维读入，低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度 3 个指标层作为属性维读入，读入数据需进行无量纲化处理；3）计算空间维和属性维的输入样本数据与每个竞争神经元之间的距离，距离最小的为获胜神经元；4）设置阈值和邻域，获取最终获胜神经元并更新邻域神经元矩阵；5）重复步骤1～4，对空间维聚类结果和属性维聚类结果合并，获取最终聚类结果，流程如图3。

由于自组织双重聚类的非监督聚类特性，不同类别数目的聚类结果差异显著，最优类别数目的选择是确定整治分区的关键。目前，多数研究通过对聚类结果的主观判断，来确定最佳聚类个数[31]。DB 指数作为一种客观的聚类效果评价方法，其在检验各变量的空间相关性上有一定的优势，DB 指数由类内散布和类间散布的比值表示，DB 指数越小，聚类效果越好[32]，但聚类结果需满足“类内差异性最小，类间差异明显的前提下分类数目不宜过多”的原则，结合DB 指数变化曲线的拐点来确定最优类别数，公式为

式中k为聚类个数；Dk为各类别斑块到该类别中心点的均值；Dk(Qi,Qj)各类别中心点之间的距离。

图3 自组织双重聚类流程Fig.3 Self-organization dual clustering process

3 结果分析

3.1 耕地整治潜力空间分异

图4 是通过加权求和模型和“1+X”模型评价耕地整治潜力的结果，采用自然间断点分级法分为4 级。由图4可知，耕地资源的低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度及整治潜力的地域分异显著，以长河为界，耕地整治潜力整体呈西高东低。位于流域西部集中连片矿区的耕地低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度较高，整治潜力较大；位于长河西侧丘陵区、流域东部山地的耕地低效利用度、生态脆弱度或土地损毁度适中，整治潜力次之；长河东侧平原及低山丘缓坡地段的耕地低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度较低，整治潜力最小。这与研究区经济发展水平相符合，流域西部是山西省重要的产煤区之一，工业经济发展水平较高，生态环境较差；流域西部山地、丘陵分布较广，耕地斑块分割程度高、空间布局分散、基础设施落后、耕地质量较低，农业经济相对落后；长河东侧的耕地自然禀赋、区位条件及生态环境优越，整治潜力较弱。耕地整治潜力的空间分布即为加权求和模型确定的整治分区（图 4d），其耕地图斑空间分布细碎零散，不利于矿区土地综合整治项目的推进与实施。

3.2 耕地整治分区与整治策略

图5 是自组织双重聚类结果为2～14 个类别时对应的DB 指数变化曲线，聚类个数在2～7 之间时，DB 指数整体呈现降低趋势，聚类个数在8～14 之间时，DB 指数变化趋于平稳，由于分区类别数目不宜过多，聚类数目大于 14 时不予考虑。因此，当聚类个数为 7 时，DB指数最小，为最优聚类方案。图6 为最优方案聚类结果，此时确保了类内特征的相似性和类间特征的差异性，聚类结果最为理想。

图4 长河流域耕地整治潜力空间分异Fig.4 Spatial variation of farmland consolidation potential in Changhe basin

图5 DB 指数变化曲线Fig.5 Davies-Bouldin index curve

土地整治初期以保护耕地资源、保障国家粮食安全为目标。随着土地整治内涵和外延不断完善，整治目标日趋多元、实施模式逐步多样，逐渐形成了包括土地整理、生态修复和土地复垦等模式的土地整治格局[33]。其中，土地整理通过地块合并、农田平整、完善基础设施等措施增加耕地面积和提高耕地质量；生态修复通过管控“三废”排放、修复环境污染、重建生态系统及降低生态风险来改善耕地的生态条件；土地复垦通过对生产活动造成的挖损、塌陷、压占等土地采取重塑地貌、塌陷填埋等工程措施来恢复其利用功能。因此，土地整理、生态修复和土地复垦可对应解决矿区耕地资源低效利用、生态脆弱和土地损毁等问题。为了提高分区的空间连续性和实施整治规划的合理性，本研究基于聚类结果（图 6），将个别细碎零散的图斑融合到相邻的类别中，形成 7 个明显清晰的分区，并依据各类别耕地的低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度高低值重合和错位的地域分异特点（图7），将长河流域耕地整合为6 个整治分区，探索基于“整体保护、系统修复、综合治理”的新时期矿区耕地综合整治策略，表 3 是各分区对应类别的维度特征。

图6 耕地整治潜力聚类结果Fig.6 Results of farmland reclamation potential clustering

图7 长河流域耕地整治分区Fig.7 Farmland reclamation zoning in Changhe Basin

表3 长河流域耕地整治分区的类别特征Table 3 Category features of farmland consolidation zone in Changhe basin

1）健康利用提升区

该区属长河东侧平原及低山丘缓坡地段，主要位于李山村、关山村、贾泉村、小南村等16 个村，总面积约27.73 km2。项目区内耕地的低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度和整治潜力均较低，在推进农业规模化、机械化、产业化方面优势明显。本区应促成耕地的集中连片，大力建设高标准基本农田，实现耕地的高产稳产及耕地质量的提升。结合农户意愿，本着“自愿协商、等量交换、等质替代”等原则，将农户分散经营的耕地进行土地流转或权属调整，实现耕地大规模经营管理，按照基地化、标准化、优质化、市场化原则加快农业现代化进程，促进规模农业和现代农业发展，实现土地的健康可持续利用。

2）耕地资源整理区

该区属长河流域未受煤炭开采影响的东部山地，主要位于岭南村、刘河村、董山村、孟山村等 9 个村，总面积约8.18 km2。区域内生态脆弱度和土地损毁度较低，耕地整治潜力适中，由于较高的低效利用度，该区整治模式为土地整理。本区应注重耕地资源的空间整合，通过梯田建设、坡面梯田改造、减少田埂数量、改善田块形状来归并空间上相对集中的耕地；开展内部零星地类的整治，依托沟渠、道路、水系等要素修筑地块边界，依据地形地貌扩大耕地资源规模，增强耕地的空间集聚性和集中连片性，实现土地节约集约利用；结合当地农机及主要交通工具规格，合理布局田间道路和生产道路网络，提升农业生产便利性；重建落后的农业基础设施，消除耕地中的限制因素，提高耕地质量等级和生产能力，而对海拔高、坡度大的低产耕地则实施退耕还林还草工程。

3）重点生态修复区

该区位于生态环境较差的长河流域西北部，主要包括刘村、成庄村、中村及石伏头村西北部，总面积约4.23 km2。区域内耕地的低效利用度和土地损毁度较低，整治潜力适中，但该区属工矿废水、煤渣废弃地周边，土壤污染、水质污染及空气污染严重，区域内生态脆弱度较高，主要整治模式为生态修复，本区应着重于改善生态环境，降低生态风险。在适度限制煤炭开采活动的前提下，有效管控矿区废水、废渣排放和堆砌，加强耕地防护林建设，防止土地退化，改善耕地环境。依据地表水文特征整合农田水利并修复含水层；采用重金属化学固定、土壤淋洗、电热修复等改良土壤污染，对于污染严重的地区可复垦为林地、草地；通过绿化设计、植物养护与修复措施清洁空气；综合客土改良、土壤覆盖设计、土地清洁技术等进行生态修复治理，构建生态良好、有廊道沟通的耕地生态斑块，提高生态质量；设计生态路、生态林、生态渠，开发观光农业园区，促进区域生态稳定和环境美化。

4）损毁土地复垦区

该区属于高强度煤炭开采的长河西侧中南部，主要位于马坪头村、上麓村、辛壁村、东烟村和下麓村等，总面积约9.48 km2。区域内耕地的低效利用度和生态脆弱度较低，整治潜力适中，由于煤炭开采时间长，产煤量高，区域内地裂缝众多，土地集中损毁。因此，该区主要整治模式为土地复垦，本区应依托地形地貌，结合地表裂缝密度、下沉深度、废弃压占规模以及附加坡度等指标，识别土地损毁类型，科学合理的进行地貌重塑、土壤重构和废弃地再利用；加强采复一体化，做到填堵裂缝、挖高垫低、边塌边修，并配套工程措施及地质灾害防治技术，进行损毁土地的恢复和利用；依托交通优势和矿山独特地貌建设矿山公园，开发运动休闲场所。

5）土地治理优配区

该区位于长河流域西南部及长河西侧中北部，主要包括上小河村、和村、段都村、东庄村等，总面积约10.30 km2。项目区属于高强度煤炭开采区周边，耕地的低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度一般，整治潜力适中，土地整治中应针对不同区域耕地的利用低效度、生态脆弱度和土地损毁度的属性空间分异特点等，对应实施土地整理、生态修复和土地复垦，采取“因地制宜、扬长补短”的差别化土地整治模式，推进区域耕地-生态-资源要素的优化配置。如沉陷区可依托自身和区位条件等恢复成生态湿地、水产养殖、水库、污水处理湿地等类型；加强高标准梯田建设的同时，增施复合肥来改良土壤质量，修复耕地生态。

6）综合土地整治区

该区属长河流域西部压煤山区，主要位于沟西村、中街村、王虎山村、车郭庄村等 7 个村，总面积约4.83 km2。区域内地形复杂、坡度较大、设施落后，支流水系阻隔，且距离乡镇中心较远、耕地细碎分散、土壤肥力差、耕地投入较大、作物产量较低，受煤炭开采影响，土地滑坡，生态脆弱，水土流失严重。该区耕地的低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度均较高，整治潜力最大。土地整治中应综合土地复垦、生态修复和土地整理等手段，注重对塌陷污染土地、耕地、沟渠、道路、设施用地及居民点等生产要素的全域规划，耦合土地整治与生态景观建设，集成土地平整工程、农田水利工程、道路工程、防护工程等技术，重点采取塌陷地填埋、土壤改良、坡改梯、水土保持、植被修复等措施，协调耕地、农村、沟渠、道路、水系等空间整合关系，科学设计“土地整理+生态修复+土地复垦”模式，实现耕地的综合整治。

4 结 论

1）长河流域矿区耕地整治潜力的地域分异显著，以长河为界，耕地整治潜力整体呈西高东低，流域西部的耕地整治潜力较大；长河西侧丘陵区及流域东部山地的耕地整治潜力次之；长河东侧平原及低山丘缓坡地段的耕地整治潜力最小。

2）基于自组织双重聚类和DB 指数，综合耕地的低效利用度、生态脆弱度和土地损毁度高低值重合和错位的地域分异特点，客观上形成了健康利用提升区、耕地资源整理区、重点生态修复区、损毁土地复垦区、土地治理优配区和综合土地整治区6 个分区。

3）在生态文明建设的背景下，各类分区在耕地整治的主攻方向存在显著差异，基于矿区耕地的低效利用度、生态脆弱度、土地损毁度的组合差异，建议对应组合土地整理、生态修复和土地复垦模式，制定差异化的耕地整治策略。

本研究把解决矿区资源低效利用、生态环境脆弱和土地损毁作为整治目标，构建耕地整治潜力评价指标体系，结合地形和社会经济因素进行修正，使得评价结果更符合区域实际；运用加权求和模型评价法确定的整治分区空间分布细碎零散，采用自组织双重聚类法确定的耕地整治分区空间连片性强，并能反映各类型区不同维度要素的分布差异，利于科学合理的配置整治工程和实施差别整治。然而，研究区部分村庄跨越了多个整治分区，在行政和管理上存在一定的困难。此外，研究未考虑整治成本与整治效益，后续将结合细致的实地调研，进一步明确耕地整治的可行性和优先级，以便为流域规划编制提供更为科学的依据。